西安建筑科技大学
导师风采
徐思翔
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个人信息

Personal Information

  • 副教授
  • 导师类别:硕士生导师
  • 性别: 男

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:信息与控制工程学院
  • 所属专业: 计算机科学与技术
  • 邮箱 : xusixiang@xauat.edu.cn
  • 工作电话 : -

个人简介

Personal Profile

教育背景:

2012.09~2016.07,西安电子科技大学,工学学士,专业:通信工程

2016.09~2018.09,法国里昂大学,工学硕士,专业:图像视觉

2018.10~2022.02,法国里昂大学,工学博士,专业:图像视觉

工作经历:

1. 2022/04-2024/10,西安电子科技大学,智能感知与图像理解教育部重点实验室,博士后,合作导师:焦李成

2.  2024/10-至今,西安建筑科技大学信息与控制工程学院,准聘副教授

 

主要研究方向为计算机视觉和人工智能,聚焦于图像识别、医学影像分割等。主持陕西省自然科学基金青年项目1项,参与国家自然科学基金面上项目1项。近年来以第一作者在SCI期刊发表学术论文3篇,授权专利1项。

 

欢迎来自计算机和数学等相关专业的学生报考研究生并与我Email联系。对研究生招生的要求:1)严谨、踏实的学习和对人工智能计算机视觉感兴趣2)扎实的专业基础知识;3)较强的自学能力,具有强大的自驱能力4)良好的沟通和协作能力。

支持:可为表现优异的学生提供参加国内/国际学术会议的资助。


  • 研究方向Research Directions
计算机视觉,人工智能
2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容:在对机电结构进行分析和优化的基础上,运用控制理论进行结构参数的调整,使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容:以仿生结构为研究对象,运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法,对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。
科研项目

主持的纵向项目主要包括:

(1)陕西省自然科学基础研究计划- 一般项目-青年项目(C类),池化技术在细颗粒度图像分类的探究,2023年-2024年

 

参与的纵向项目主要包括:

(2)国家自然科学基金委,面上项目,面向家庭化医疗环境的婴儿脑电感知机制与识别范式研究,2026年-2029年


研究成果

Xu S, Dong H, Zhang C, et al. Fast Normalization for Bilinear Pooling via Eigenvalue Regularization[J]. Applied Sciences, 2025, 15(8): 4155.

Xu S, Muselet D, Trémeau A, et al. Improved bilinear pooling with pseudo square-rooted matrix[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2023, 30: 423-427.

Sumon B U, Muselet D, Xu S, et al. Multi-view learning for material classification[J]. Journal of Imaging, 2022, 8(7): 186.

Xu S, Muselet D, Trémeau A. Sparse coding and normalization for deep Fisher score representation[J]. Computer Vision and Image Understanding, 2022, 220: 103436.

Xu S, Muselet D, Trémeau A. Deep fisher score representation via sparse coding[C]//International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns. Cham: Springer International Publishing, 2021: 412-421.

Xu S, Muselet M, Trémeau, et al. Confidence-based local feature selection for material classification[C]//2020 35th International Conference on Image and Vision Computing New Zealand (IVCNZ). IEEE, 2020: 1-6.


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